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新研究利用机器学习来缩小量子设备预测行为与实际行为的差距

最近，由牛津大学领导的一项新研究利用了机器学习的力量来克服影响量子设备的关键挑战。他们的研究成果首次揭示了一种能缩小预测量子设备的行为和实际观察到的行为间差距的方法。为了解决这项挑战，该研究小组使用基于物理的机器学习方法来间接推断导致内部紊乱的特征，从而能实现更好地缩小预测与现实间差距。

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